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文档简介

1,回归分析的检定,2,一、共线性的问题,共线性：当自变数间具有高度相关的情形当变数间具有高度的相关，回归系数的标准误会相对增大，使得检测的回归系数很难达到统计显著的水准,3,4,以DECKER.SAV为例：,5,共线性的检测方法：方法一：大R2值，但无统计显著的系数方法二：以二元相关分析来测量变数间的关系，如果二元相关系数大於.80，就表示有共线性的问题,6,方法三：将各个自变数当作依变数，依序与其他自变数作回归分析，然后检视R2的是否大於.80方法四：VarianceInflationFactor4VIF=1/(1-R2),7,方法五：两个步骤第一个步骤是检视R2，如果R2的值趋近0.80，就须要注意共线性的问题，并进行第二个步骤；第二个步骤是执行两个多元回归分析，一个回归模型包含所有的变数，另一个回归模型将可能造成问题的变数去除，以检视变数间共线性的程度是否真会影响回归分析的结果,8,如何处理共线性的问题修改理论模型(结合变数)剔除变数,9,二、离群值（outlier）与特殊影响值（Influential）,离群值：如果一个案例，其依变数具有较不寻常的值时，即为离群值特殊影响值:如果一个案例，其纳入回归公式与否足以改变结论者,10,检视离群值StudentizedResiduals2检视特殊影响值:CooksDistance,11,如何处理离群值

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